Конкретные результаты наших студентов
Мы не обещаем волшебных превращений, но можем показать реальные цифры того, чего достигают люди после прохождения курсов по машинному обучению. Это данные от тех, кто действительно применяет полученные знания.
Посмотреть программу
Что происходит после обучения
Собрали данные по выпускникам за последние три года. Это не гарантии — просто то, что удалось отследить у тех, кто поддерживает с нами связь и делится своими успехами.
Находят работу в области машинного обучения в течение 6 месяцев после завершения курса
Завершили программу обучения с 2022 года и применяют полученные навыки в реальных проектах
Требуется студентам для создания первого работающего ML-проекта после начала курса
Времени курса уделяется написанию кода и решению реальных задач, а не теории
Включают лекции, практические занятия и работу над индивидуальными проектами
Студентов доходят до конца программы и защищают выпускной проект
Освоение ключевых тем
Практические навыки
Первые 4 недели
Основы Python, работа с библиотеками NumPy и Pandas, первые простые модели
Недели 5-8
Изучение классических алгоритмов, работа с реальными датасетами, первые проекты
Недели 9-12
Глубокое обучение, нейронные сети, продвинутая оптимизация моделей
Финальный проект
Разработка полноценного ML-решения от идеи до деплоя в продакшн
Качество моделей
Студенты достигают точности 85-92% на тестовых задачах по классификации после освоения основных алгоритмов
Скорость обучения
В среднем требуется 6-8 часов в неделю для комфортного освоения материала с выполнением практических заданий
Портфолио
К концу курса у каждого студента есть 4-6 завершенных проектов, которые можно показать работодателю